DecicionTree.jl è un pacchetto CART (Classification and Regression Tree) nel linguaggio di programmazione per il machine learning Julia. Vari passaggi come il caricamento dei dati, la segregazione dei dati in addestramento e test, e la costruzione di un modello sono molto facili da implementare utilizzando questo pacchetto in Julia. Non c'è bisogno di trasporre i dati poiché DecisionTree.jl non lo richiede. Basta una dichiarazione di due righe per costruire il modello fornendo alcuni argomenti (ad esempio, profondità, numero minimo di campioni nella foglia, numero minimo di campioni nella divisione, ecc.) secondo le esigenze dell'utente. Questo pacchetto fa risparmiare molto tempo e denaro per problemi di regressione e classificazione rispetto alla creazione di un modello di albero decisionale ML da zero. Abbiamo utilizzato decisionTree.jl per un cliente nel settore retail per costruire un modello per classificare i dati dei potenziali clienti e siamo stati in grado di raggiungere circa il 70% di accuratezza, che è considerata un'accuratezza molto buona.

Ho partecipato a una delle sessioni su Julia AI e decision tree.jl e l'ho trovata perspicace e utile. La sua capacità di convertire il problema in un modello funzionante è stata fantastica.

Il suo supporto per i test di classificazione e regressione, alimentato dal linguaggio ad alte prestazioni Julia